Análises dos testes de cointegração e de correção de erro dos preços do café e do cacau no mercado internacional de futuros e opções

Neste artigo, analisam-se as séries de tempo individuais dos preços do café e do cacau no mercado internacional por meio de apropriados testes de estacionariedade e de raiz unitária. A diferença existente entre as séries temporais econômicas de curto prazo e de longo prazo tem atraído bastante a atenção de economistas nas duas últimas décadas. Os dados de longo prazo são freqüentemente associados às séries temporais não estacionárias conhecidas por tendências, enquanto as flutuações de curto prazo são séries de tempo estacionárias e são chamadas de ciclos. As séries temporais econômicas e financeiras podem ser vistas como combinações desses componentes de ciclos e tendências. Entretanto, a presença ou não de fatores comuns entre duas ou mais séries temporais pode produzir um efeito tal que a combinação das séries temporais não manifeste possuir nenhuma característica individualmente. Poderia haver uma tendência comum partilhada por duas séries temporais. Se não há mais tendências numa série de tempo, então as duas séries de tempo são cointegradas. Esse tipo de análise fator comum pode ser estendido e aplicado aos ciclos comuns.

Absorção de gases da queima de combustíveis fósseis em torre de recheio estruturado utilizando lama vermelha

A produção de alumina pelo processo Bayer produz de 1 a 3 toneladas de resíduo por tonelada de alumínio. Esse resíduo é denominado lama vermelha, composto de minerais não solúveis em hidróxido de sódio concentrado, como hematita e outros óxidos férreos, quartzo e óxidos de titânio. A lama vermelha possui em sua composição variados teores de NaOH, dependendo especificamente da planta industrial utilizada. A proposta desse trabalho é avaliar o processo de absorção de gases provenientes de uma caldeira em contracorrente com uma suspensão de lama vermelha a 27%, em torre spray e em torre de recheio estruturado. Foram realizados experimentos variando-se o tipo de torre de absorção, temperatura da fase líquida e teor de sólidos na fase líquida para avaliar a redução do teor dos gases de combustão na saída da torre de absorção e a variação do pH de acordo com o tempo de operação, para que fosse possível identificar o tempo necessário para que ocorra a neutralização da lama vermelha, bem como a redução no teor de dióxido de carbono, para isso foram realizadas medições dos teores de gases na entrada e na saída da torre de recheio estruturado, bem como medições de temperatura e pH. A absorção de CO₂ presente no gás de combustão pela suspensão de lama vermelha se dá pelo processo da carbonatação, no qual o gás reage com o NaOH presente na lama vermelha, sendo a água o catalisador. Os resultados obtidos após os experimentos foram satisfatórios, e concluiu-se que o processo realizado nas torres de absorção é eficiente para a diminuição do pH da lama vermelha e a redução do teor de CO₂ liberado para a atmosfera, promovendo um ganho duplo para o meio ambiente.

Previsão multi-passos a frente do preço de energia elétrica de curto prazo no mercado brasileiro

A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.